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用于地理空间矢量数据的 Python 库，支持 shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage。适用于空间分析、几何操作、坐标转换、空间连接、叠加、分级设色地图，或读取、写入、分析地理矢量数据。支持 PostGIS、交互地图，并集成 matplotlib/folium/cartopy。可用于缓冲区分析、数据集间空间连接、边界融合、裁剪、面积或距离计算、坐标重投影、制图及空间格式转换。

通过调研、利益相关者访谈和多 LLM 评审，创建详细、分节的实施计划。适用于规划需要充分实施前分析的功能。

在任何计算密集型科学任务开始时，检测并报告可用系统资源（CPU 核心、GPU、内存、磁盘空间）。创建包含资源信息和策略建议的 JSON 文件，支持决定是否采用并行处理（joblib、multiprocessing）、超出内存的数据计算（Dask、Zarr）、GPU 加速（PyTorch、JAX）或节省内存策略。在运行分析、训练模型、处理大型数据集或任何受资源约束影响的任务前使用。

用于快速生物信息学查询的 CLI/Python 工具包。首选用于快速 BLAST 搜索。可访问 20 多个数据库：基因信息（Ensembl/UniProt）、AlphaFold、ARCHS4、Enrichr、OpenTargets、COSMIC、基因组下载。对于高级 BLAST/批处理，请使用 biopython。对于多数据库集成，请使用 bioservices。

使用gh CLI帮助处理当前分支上打开的GitHub PR中的评审/议题评论；先验证gh认证，若未登录则提示用户进行认证。

使用 gh 检查 GitHub PR 检查项，拉取失败的 GitHub Actions 日志，总结失败上下文，然后制定修复计划并在用户批准后实施。当用户要求调试或修复 GitHub Actions 上失败的 PR CI/CD 检查，并希望获得计划加代码更改时使用；对于外部检查（例如 Buildkite），仅报告详情 URL 并将其标记为超出范围。

在决定是否使用 gh stack，或处理相互依赖的堆叠 GitHub PR 时加载。

通过本地ghc-proxy（兼容OpenAI的Responses API）进行开放式网页搜索和X/Twitter搜索。适用于需要在网上查找内容但尚无URL时，或需要获取X/Twitter帖子时。已有URL时直接抓取页面；库/API文档优先使用文档类MCP（例如context7）。

Turn source material (notes, transcripts, outlines) into authentic, human-sounding writing such as newsletters, articles, social posts and emails, using voice transformation and AI-pattern detection. Use when the user asks you to ghostwrite or turn material into a finished written piece.

为所有者手工编辑的仓库设计定时提交/推送流水线：有序的预检门禁、范围允许列表和大小上限、分阶段密钥扫描、先变基再推送、心跳和去重告警。当笔记或研究仓库必须按计划同步，或现有自动同步需要安全审查时使用。不适用于具有审查/PR 工作流的仓库，也不适用于你可以自行完成的一次性提交。

Generate descriptive commit messages by analyzing git diffs. Use when the user asks for help writing commit messages or reviewing staged changes.

Git Context Controller (GCC) - 将智能体记忆作为 .GCC/. 下的版本化文件系统进行管理。当处理多步骤项目且受益于结构化记忆持久化、里程碑跟踪、为替代方案创建分支以及跨会话上下文恢复时，应使用此技能。触发条件为 /gcc 命令或自然语言如“提交此进度”、“分支尝试替代方案”、“合并结果”、“恢复上下文”。

设置Claude Code钩子，在危险git命令（push、reset --hard、clean、branch -D等）执行前将其拦截。适用于用户希望防止破坏性git操作、添加git安全钩子或在Claude Code中阻止git push/reset的场景。

使用约定式提交信息暂存、提交并推送 git 变更。适用于用户想要提交并推送变更、提到推送到远程，或要求保存并推送其工作成果时。当用户说“push changes”、“commit and push”、“push this”、“push to github”或类似 git 工作流请求时也会激活。

Git工作流模式，包括分支策略、提交约定、保持历史整洁可读、合并前整理本地提交、合并与变基的对比、冲突解决，以及适用于各种规模团队的协作开发最佳实践。适用于选择分支策略、编写提交约定、在拉取请求前清理历史、决定合并还是变基，或解决冲突时。

用于在同一仓库上并行运行多个分支或智能体。通过 worktree_manager.py 创建具有隔离端口和环境的 worktree，并通过 worktree_cleanup.py 移除过期的 worktree。

Applies commit and PR conventions, then polls review bots and CI until the PR can merge. Use when the user commits, opens a PR or handles review feedback. Not for judging a diff.

当用户想要创建、生成或设置 GitHub Actions 工作流时使用。处理 CI/CD 流水线、测试、部署、代码检查、安全扫描、发布自动化、Docker 构建、定时任务，以及适用于任何语言或框架的自定义工作流。

用于测试、构建和部署应用的生产级 GitHub Actions 工作流模式。

通过 Rube MCP（Composio）自动化 GitHub 仓库、议题、拉取请求、分支、CI/CD 和权限。以编程方式管理代码工作流、审查 PR、搜索代码并处理部署。

将原始笔记、错误日志、语音口述或截图转换为简洁的 GitHub 风格 Markdown 问题报告。当用户粘贴缺陷信息、错误消息或非正式描述并希望得到结构化的 GitHub 问题时使用。支持用图片/GIF 作为视觉证据。

GitHub 仓库操作、自动化与管理。使用 gh CLI 进行问题分类、PR 管理、CI/CD 操作、发布管理和安全监控。当用户想要管理 GitHub 问题、PR、CI 状态、发布、贡献者、过期项目或任何超出简单 git 命令的 GitHub 操作任务时使用。

GitHub repository operations, automation, and management. Issue triage, PR management, CI/CD operations, release management, and security monitoring using the gh CLI. Use when the user wants to manage GitHub issues, PRs, CI status, releases, contributors, stale items, or any GitHub operational task beyond simple git commands.

从功能分支准备 GitHub 拉取请求——分支整洁、提交结构、标题/正文、验证说明、UI 工作的截图，以及对评审意见的回复。

借助 AI 自动化 GitHub 工作流，涵盖 PR 审查、问题分诊、CI/CD 集成和 Git 操作。适用于自动化 GitHub 工作流、设置 PR 自动审查、创建 GitHub Actions 或分诊问题。

使用 ArgoCD 和 Flux 实现 GitOps 工作流以进行自动化 Kubernetes 部署的完整指南。

使用黄金路径 Autopilot 配置规划、创建和配置生产就绪的 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群。涵盖 GKE 上的网络、安全、可观测性、扩缩容、成本优化和 AI/ML 推理。

Scaffold and standardize any Glee-fully child repository (Toolbox, Tool, or Tool-ette tier). When run from within a child repo, spawns the canonical folder/file structure with pre-populated Glee-fully brand payload, tone overlays, persona data, and governance stubs — ready to fill with entity- specific content. Use when creating a new child repo, auditing an existing one for missing structure, or migrating content from ChatGPT or Notion into the repo. Triggers on: "scaffold this repo", "standardize this repo", "create the folder structure", "set up the glee-fully structure", "run the repo standardizer", "apply the glee-fully template".

用于创建和管理 Garry's Mod 插件的工具，包括 Lua 脚本、内容创建和插件打包。 使用场景：开发新插件、为 GMod 编写 Lua 脚本、组织插件文件，或用户提到 Garry's Mod、GMod、Lua 脚本或插件开发时。

在仓库中端到端交付书面定义、可由机器检查的增量：一个目标契约，每阶段启动新的编写智能体，由操作者重跑关卡，使用脚本化合并关卡，并保留持久阶段台账，使后续会话可用三个命令恢复。用于端到端委派且包含合并的增量。不用于一行修复、无验收标准的探索，或机器无法检查的工作；后者应通过沟通处理，而非按交付流程执行。

Go 特有的设计模式和最佳实践，包括函数式选项、小接口、依赖注入、并发模式、错误处理和包组织。适用于在 Go 代码中应用符合 Go 习惯的模式。

İdiomatic Go desenler, en iyi uygulamalar ve sağlam, verimli ve bakımı kolay Go uygulamaları oluşturmak için konvansiyonlar.

用于构建稳健、高效、易维护 Go 应用的惯用模式、最佳实践和约定。适用于编写或审查 Go 代码，并需要判断惯用结构或约定的情况。

用于构建健壮、高效且可维护的 Go 应用程序的惯用 Go 模式、最佳实践和约定。

Patrones idiomáticos de Go, buenas prácticas y convenciones para construir aplicaciones Go robustas, eficientes y mantenibles.

精通 Go 1.21+，涵盖现代模式、高级并发、性能优化和生产级微服务。

Go 测试最佳实践，包括表驱动测试、测试辅助函数、基准测试、竞态检测、覆盖率分析和集成测试模式。适用于编写或改进 Go 测试。

Table-driven testler, subtestler, benchmark'lar, fuzzing ve test coverage içeren Go test desenleri. TDD metodolojisi ile idiomatic Go uygulamalarını takip eder.

Go 测试模式，包括表驱动测试、子测试、基准测试、模糊测试和测试覆盖率。遵循 TDD 方法论，采用地道的 Go 实践。

Go 测试模式，包括表驱动测试、子测试、基准测试、模糊测试和测试覆盖率。遵循 TDD 方法并采用地道的 Go 实践。适用于编写 Go 测试——表驱动用例、子测试、基准测试、模糊测试或覆盖率时。

Patrones de pruebas Go incluyendo pruebas basadas en tablas, subpruebas, benchmarks, fuzzing y cobertura de código. Sigue la metodología TDD con prácticas idiomáticas de Go.

테이블 주도 테스트, 서브테스트, 벤치마크, 퍼징, 테스트 커버리지를 포함한 Go 테스팅 패턴. 관용적 Go 관행과 함께 TDD 방법론을 따릅니다.

分析 Google Analytics 数据，审查网站性能指标，识别流量模式，并提出数据驱动的改进建议。适用于用户询问分析、网站指标、流量分析、转化率、用户行为或性能优化。

Google Cloud 服务及 API 身份验证和授权的专家指导，涵盖人类用户、服务身份、应用默认凭据（ADC）和安全访问最佳实践。

通过分析日志、指标和诊断信息来调查 Google Cloud 网络问题。适用于调查 VPC Flow Logs、NAT、防火墙或威胁日志，查询延迟和吞吐量指标，或运行连接测试进行路径诊断。

指导开发者完成Google Cloud的初始步骤，涵盖账号创建、结算设置、项目管理、CLI安装以及部署首个资源。

依据 Google Cloud Well-Architected Framework（WAF），为 Google Cloud 工作负载生成成本优化指导。用于评估工作负载、确定成本需求与约束，并为构建高成本效益的 Google Cloud 工作负载提供可执行建议。

基于 Google Cloud Well-Architected Framework 为 Google Cloud 工作负载生成以可靠性为重点的指导。用于评估工作负载、确定可靠性要求，并为构建有韧性、高可用的系统提供可操作的建议。

基于 Google Cloud Well-Architected Framework（WAF），为 Google Cloud 工作负载生成安全指导。用于评估工作负载、识别安全要求，并提供 IAM、网络安全、数据保护和运营安全方面的可执行建议。

用于通过 gws CLI 进行 Google Workspace 管理或自动化（Gmail、Drive、Sheets、Calendar、Docs、Chat、Tasks）。使用 auth_setup_guide.py 设置认证，使用 gws_doctor.py 进行诊断，使用 gws_recipe_runner.py 运行配方，并使用 workspace_audit.py 审计安全性。